애드혹 네트워크는 고정된 기반 구조 없이 이동 호스트들로만 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크는 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 잦은 변화로 관리면에서 많은 어려움을 가진다. 이에 잦은 네트워크 변화에 빠르게 대응될 수 있는 방안이 모색되어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 기반으로 라우팅 경로의 전체적인 홉(hop) 수를 줄이고, 경로상의 노드들끼리의 인증을 통하여 라우팅 경로의 신뢰성을 향상시키는 경로 탐색 방안을 제안하였다. 또한 토폴로지의 잦은 변화로 인한 라우팅 경로 유지의 어려움을 질의 제어 메커니즘을 통하여 해결하고자 시도하였다. 라우팅 경로의 길이가 짧아지고 라우팅 경로 메시지의 전이 범위를 줄임으로써 네트워크에 빠르게 대응될 수 있도록 하였다. 본 논문의 방안은 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증할 수 있었다.
인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.
유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.
본 연구에서는 전문서비스 점포에서의 서비스 품질, 서비스 가치, 고객만족, 관계의 질 및 재 이용의도에 관한 구조적 관계를 분석하여, 소비자와 서비스 제공자간의 관계형성에 관한 개념적 틀을 제시하고자 하였다. 실증분석 결과 서비스 품질은 선행연구들과 마찬가지로 서비스가치, 소비자 만족, 관계의 질 및 재 이용의도에 유의적인 정의 효과가 있었으며, 서비스 가치는 소비자 만족과 관계의 질을 긍정적으로 향상시켜주었다. 그리고 소비자 만족 및 관계의 질은 재 이용의도에 대하여 각각 직접적인 정의 효과가 있었으나, 서비스 가치의 재 이용의도에 대한 직접적 영향력은 유의적이지 못하였다. 특히 재 이용의도에 대한 제 영향요인들의 구조적 탐색결과 소비자 만족이 재 이용의도에 미치는 영향력보다 구매자와 공급자간의 상호작용에 의해 구축된 관계의 질이 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리(stream data processing)와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터는 실시간적이고 연속적으로 생성된다. 스트림 데이터 환경에서는 복수 개의 질의들이 미리 등록되고 후에 도착되는 데이터는 등록된 질의들에 의하여 평가된다. 따라서 질의 성능을 향상시키기 위하여, 스트림 데이터 처리 시스템을 위한 다양한 연속성 질의 색인 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 스트림 데이터를 위한 질의 색인에 대하여 다룬다. 일반적으로, 스트림 질의는 간격 조건식을 포함하고 있다. 따라서, 간격 조건식을 이용하여, 질의들을 색인화할 수 있다. 이 논문에서, 탐색 속도를 향상시키기 위하여, Interval Skip List를 수정한 효율적인 질의 색인 방법, QUISIS를 제안한다. QUISIS는 최근 데이터 값이 근 미래에 도착하는 값과 비슷하다는 지역성을 활용한다. 성능 평가를 통하여, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 보인다.
최근의 XML 저장소에 관한 연구들은 기존의 데이타 저장을 위해 주로 사용해 왔던 관계형 데이타베이스에 효율적으로 XML 데이타를 매핑하는 기법이나 XML 데이타를 위한 새로운 전용 저장소에 대한 연구들이 주를 이룬다. XML 전용 저장소에서 많이 사용되는 방식으로 XML 문서를 파싱하여 각 노드들을 개별적인 객체로 생성한 후 이를 저장하는 방식이 있다. 이러한 저장 방식에서는 개별적인 객체들의 물리적 배치, 즉 클러스터링이 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 XML 문서를 보다 효율적으로 저장하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 노드들의 경로 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행하여 질의 요청에 대한 결과를 반환할 때 발생하는 페이지 I/O를 줄인다. 또한 경로 질의 처리시 필요한 클러스터만을 이용하여 질의 처리를 수행하는 방법을 제안한다. 이는 질의 처리과정에서 불필요한 데이타를 제외함으로써 결과적으로 탐색 공간의 크기를 줄일 수 있어 보다 효율적인 경로 질의 처리를 가능하게 한다. 이밖에 본 논문에서는 기존의 다른 클러스터링 기법들과 제안한 기법들과의 성능 비교를 수행하고, 이를 통해 적절한 클러스터링 기법을 이용하면 XML 저장소의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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